## Analisis Data Panel Pertumbuhan Penduduk Terhadap Fertilitas, Mortalitas dan Migrasi Menggunakan Metode Random Effect Model Tahun 2017-2020

## Reni Permata Sari
Universitas Nahdlatul Ulama Lampung, Program Studi Statistika, renipermatasari71@gmail.com

## Deny Hendrawan
Universitas Nahdlatul Ulama Lampung, Program Studi Statistika, denyhabiby@gmail.com

## Nuari Anisa Sivi
Universitas Nahdlatul Ulama Lampung, Program Studi Teknik informatika, nuarianisasivi@gmail.com

## Imam Mualim
Universitas Nahdlatul Ulama Lampung, Program Studi Sistem Informasi,  imammualim200281@gmail.com
ABSTRAK Pertumbuhan  Penduduk  adalah  banyak sedikitnya  jumlah  Penduduk  pada  suatu  wilayah.  Secara terus menerus penduduk akan dipengaruhi oleh bertambahnya  jumlah  kelahiran  bayi  (fertilitas),  tetapi secara  bersamaan  pula  akan  dikurangi  oleh  jumlah kematian  (mortalitas)  yang  terjadi  pada  semua  golongan umur,  serta  migrasi  juga  berperan  imigran  (pendatang) akan  menambah  dan  emigran  akan  mengurangi  jum-lah penduduk.  Tujuan  pada  Penelitian  ini  yaitu  :  1)  Untuk mengetahui  analisis  deskriptif  terhadap  data  penduduk fertilitas,  data  penduduk  mortalitas  dan  data  penduduk migrasi,  2)  Untuk  mengetahui  model  regresi  data  panel yang  mempengaruhi  pertumbuhan  penduduk  fertilitas, pertumbuhan  penduduk  mortalitas  dan    pertumbuhan penduduk  migrasi.  Pengujian  asumsi  model  terpilih, melalui beberapa uji data memenuhi asumsi linieritas. Data berdistribusi normal, tidak terjadi autokorelasi, multikolieritas,  dan  data  yang  digunakan  merupakan homokedastisitas  yaitu  varian  residual  bersifat  konstan. Dari pemodelan menggunakan pendekatan Random Effect diketahui bahwa variabel Fertilitas, Mortalitas dan Migrasi secara Bersama sama mempengaruhi jumlah penduduk di Kecamatan  Mataram  Baru  dengan  sumbangan  pengaruh sebesar 46.1% sementara sisanya 53.9% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Kata Kunci : Pertumbuhan Penduduk, Fertilitas, mortalitas dan Migrasi

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  Penduduk  di  suatu  wilayah terjadi disebabkan oleh beberapa faktor kependudukan,  diantaranya  adalah  kelahiran (fertilitas),  kematian  (mortalitas)  dan  juga adanya migrasi penduduk. Secara terus menerus penduduk  akan  dipengaruhi  oleh  bertambahnya jumlah  kelahiran  bayi  (fertilitas),  tetapi  secara bersamaan pula akan dikurangi oleh jumlah
Kematian  (mortalitas)  yang  terjadi  pada semua  golongan  umur,  serta  migrasi  juga berperan  imigran  (pendatang)  akan  menambah dan emigran akan mengurangi jumlah penduduk.
Pertumbuhan  penduduk  akan  semakin meningkat jika jumlah kelahiran bayi lebih besar daripada jumlah angka kematian. Demikian pula pertumbuhan penduduk dipengaruhi oleh tingkat migrasi. Jika jumlah penduduk yang masuk lebih besar  daripada  jumlah  penduduk  yang  keluar, maka  akan  menyebabkan  tingginya  angka pertambahan penduduk d suatu daerah. Selain itu migrasi  merupakan  faktor  yang  menyebabkan pertambahan penduduk.
Jumlah  penduduk  di  Kecamatan  Mataram Baru  pada  Tahun  2017  Sampai  dengan  Tahun 2020  mengalami  peningkatan  yang  signifikan. pada  Tahun  2017  jumlah  penduduk  di Kecamatan  Mataram  Baru  sebesar  28.690  jiwa, pada  Tahun  2018    jumlah  penduduk  di Kecamatan  Mataram  Baru  sebesar  28.916  jiwa, dan  pada  Tahun  2019    jumlah  penduduk  di Kecamatan  Mataram  Baru  sebesar  29.125  jiwa, serta    pada  Tahun  2020  jumlah  penduduk  di Kecamatan Mataram Baru menjadi 31.547 jiwa. Di Kecamatan Mataram Baru Terbagi Menjadi 7 Desa  meliputi;  Desa  Tulung  Pasik,  Desa Mandalasari, Desa Kebon Damar, Desa Mataram Baru,  Desa  Rajabasa  Baru,  Desa  Teluk  Dalem dan Desa Way Arang.
Tujuan pada Penelitian ini yaitu :
1) Untuk mengetahui analisis deskriptif terhadap  data  penduduk  fertilitas,  data penduduk  mortalitas  dan  data  penduduk migrasi.
2) Untuk mengetahui model regresi data panel yang mempengaruhi pertumbuhan penduduk fertilitas, pertumbuhan penduduk mortalitas  dan    pertumbuhan  penduduk migrasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Regresi data Panel
Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk mempelajari dan mengukur hubungan statistik yang terjadi antara dua atau lebih variabel. Jenis data yang biasanya digunakan pada analisis regresi umumnya adalah data cross  section .  Namun  beberapa  observasi perilaku  unit  ekonomi  seperti  rumah  tangga, perusahaan  atau  Negara,  data  observasi  yang digunakan tidak hanya dilakukan pada unit unit dalam waktu tertentu tetapi juga dilakukan pada unit unit dalam periode waktu tertentu. Sehingga munculah gabungan data cross section dan data time  series yang  disebut  data pooling atau  data panel [5].
Pada  model  regresi  data  panel  terdapat  3 macam  estimasi  yakni Common  Effect  Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect  Model (REM).  CEM  adalah  pendugaan yang menggabungkan (pooled) seluruh data time series dan cross  section dan    menggunakan pendekatan Ordinary Least Square (OLS) untuk menduga parameternya. Metode OLS merupakan  salah  satu  metode  populer  untuk menduga  nilai  parameter  dalam  persamaan regresi linier. FEM adalah Pendugaan parameter regresi  panel  dengan  menggunakan  teknik penambahan  variabel dummy sehingga  metode ini  seringkali  disebut  dengan Least  Square Dummy Variable Model . Sedangkan pada REM, efek  individu  diasumsikan  bersifat random . REM  lebih  tepat  diestimasi  dengan  metode generalized  least  square (GLS)  karena  adanya potensi korelasi antara variabel gangguan dalam persamaan [7].
Kelebihan Regresi data panel antara lain : 1. Memberikan  peneliti  jumlah  pengamatan yang besar, meningkatkan degree of freedom , data  memiliki  variabilitas  yang  besar,  dan mengurangi  kolinieritas  antara  variabel penjelas  sehingga  menghasilkan  estimasi ekonometri yang efisien.
2. Memberikan  informasi  lebih  banyak  yang tidak  dapat  diberikan  oleh  data time  series ataupun data crossection . 3. Memberikan  penyelesaian  yang  lebih  baik dibandingkan data crossection . Secara umum, model  regresi  data  panel  dapat  dinyatakan sebagai berikut:
𝑋 𝑖𝑡 𝛽 + 𝜇 𝑖 + 𝜇 𝑖𝑡 dengan:
I  : indeks unit; i = 1,2,3,…N t : indeks  periode waktu; t = 1,2,3,...,T
𝑦 𝑖𝑡 : observasi variabel dependen pada unit i dan waktu t
:  variabel  independen  berupa  vektor  baris berukuran  1  x  k,  dengan  k  adalah banyaknya variabel independen
β   : vektor parameter berukuran k x 1 𝜇 𝑖𝑡 : error unit individu ke-i dan unit waktu ke- t (Damara dan Yuniarti, 2019)
2.1 Faktor-faktor yang mempengaruhi Pertumbuhan Penduduk Faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan penduduk yaitu :
1. Fertilitas adalah komponen kunci perubahan    penduduk,  karena  ia  dapat mengubah  besaran  kohort  dan  pada gilirannya  berdampak  pada  banyak  hal. Seperti perubahan komposisi umur, perubahan  umur  kawin  pertama  (UKP), dan perubahan jumlah kelompok angkatan kerja (Monanisa et al, 2017).
2. Mortalitas atau kematian merupakan salah satu  dari  tiga  komponen  demografi  selain fertilitas dan migrasi yang dapat mempengaruhi  jumlah  dan  komposisi umur  penduduk.  Organisasi  Kesehatan Dunia  (WHO)  mendefinisikan  kematian sebagai  suatu  peristiwa  menghilangnya semua  tanda-tanda  kehidupan  secara permanen,  yang  bisa  terjadi  setiap  saat setelah  kelahiran  hidup.  Salah  satu indikator  mortalitas  yang  umum  dipakai adalah angka kematian bayi (AKB). Angka Kematian  Bayi  (AKB)  adalah  banyaknya kematian bayi berusia dibawah satu tahun, per  1000  kelahiran  hidup  pada  satu  tahun tertentu (Alan Prahutama et al, 2017).
3. Migrasi adalah perpindahan penduduk dari satu daerah ke daerah lainnya yang bersifat menetap  atau  sementara.    ada  dua  faktor tertinggi  yang  menyebabkan  seseorang bermigrasi,  yaitu  faktor  pengakuan  dan faktor permasalahan ketenagakerjaan. Faktor  pengakuan  yaitu  terkait  kegilaan untuk  pergi  ke  Kota,  gengsi  yang  tinggi, dan  sebagai  simbol  kebesaran  sehingga
mendorong  keinginan  seseorang  untuk mencari daerah yang lebih maju. Sedangkan  permasalahan  ketenagakerjaan yaitu terkait permintaan yang terlalu tinggi terhadap  tenaga  kerja,  gaji  rendah  dan rendahnya peluang dalam lapangan pekerjaan
sehingga hal tersebut menyebabkan seseorang berkeinginan untuk  meninggalkan  daerah  tersebut (Hidayatul, 2017).

## 2.2 Estimasi Model Regresi Data Panel
Dalam  melakukan  estimasi  model  regresi dengan data panel terdapat tiga pendekatan yang sering  digunakan,  yaitu  pendekatan  model Common Effect , model Fixed Effect , dan model Random Effect (Arum et al, 2019). dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode estimasi  data Random  effect  model  Random effect  model. Pendekatan Random  Effect  Model
(REM) terdapat perbedaan karakteristik- karakteristik individu dan
waktu diakomodasikan pada intercept sehingga intercept nya  berubah  antar  waktu.  Sementara Random  Efect  Model (REM)  perbedaan karakteristik individu dan waktu diakomodasikan  pada error dari  model. Mengingat ada dua komponen yang mempunyai kontribusi  pada  pembentukan error ,  yaitu individu  dan  waktu,  maka  random error pada Random  Efect  Model (REM)  juga  perlu  diurai menjadi error untuk komponen waktu dan error gabungan (Arum et al. 2019). Dengan  demikian  persamaan Random  Effect Model diformulasikan sebagai   berikut:
Dimana:
: Komponen error cross section
: Komponen error time series
: Komponen error gabungan.
Adapun asumsi yang digunakan untuk komponen error tersebut adalah:
Melihat  persamaan  di  atas,  maka  dapat dinyatakan  bahwa Random Efect  Model (REM) menganggap efek rata-rata dari data cross section dan time series dipresentasikan dalam intercept .
Sedangkan  deviasi  efek  secara random untuk data time series direpresentasikan dalam dan deviasi  untuk  data cross  section dinyatakan dalam  .
, dengan  demikian  varians  dari error tersebut dapat dituliskan dengan:
Hal  ini  tentunya  berbeda  dengan  Model  OLS yang  diterapkan  pada  data  panel  ( pooled  data ), yang mempunyai varian error sebesar:
Dengan demikian, Random Efect Model (REM) bisa diestimasi dengan OLS bila.
Jika tidak demikian, Random Efect Model (REM) perlu  diestimasi  dengan  metode  lain.  Adapun metode  estimasi  yang  digunakan  adalah Generalized  Least  Square (GLS)  (Arum  et  al. 2019).

## 2.3 Penentuan  Spesifikasi  Model  Regresi Data Panel

## Uji Chow
Uji  Chow  digunakan  untuk  memilih  model yang tepat pada regresi data panel antara model common  effect dengan  model fixed  effect .  Jika nilai  probabilitas  >0.05  maka  H1  ditolak sehingga model terbaik untuk digunakan adalah Common Effect Model. Keputusan menggunakan model yang tepat dapat didasarkan pada hipotesis berikut:
H 0 : Common Effect Model H 1 : Fixed Effect Model Jika  nilai  probabilitasnya  <0.05  maka  H1 diterima  sehingga  model  yang  terbaik  untuk digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Fixed Effect Model.  Taraf  signifikansi  α  =  5% (Aprliany et al. 2022).

## Uji Hausman
Uji hausman digunakan  untuk  memilih  salah satu model pada regresi data panel, yaitu antara model  efek  acak  (REM)  atau  model  efek  tetap (FEM). Fungsi dari uji ini adalah untuk menguji apakah  terdapat  hubungan  antara error pada model  dengan  satu  atau  lebih  variabel independen  dalam  model.  Berikut  adalah prosedur pengujiannya.
a. Hipotesis H 0 : E(µ i , e it ) = 0 (REM atau tidak ada hubungan) H 1 : E(µ i , e it ) ≠ 0 (FEM atau ada hubungan) b. Tingkat signifikansi α = 5%
c. Daerah kritis Tolak H 0 jika w > χ 2 atau p-value < α d. Statistik uji
dimana:
0 - 0GLS ] dan
Var( ) = Var( 0 ) – Var( 0GLS )  dan var = dengan: w  = nilai estimasi 0 = intercept dari FEM
0 GLS = intercept dari REM
Var = nilai variansi masing-masing
model
e. Kesimpulan
Apabila  H 0 ditolak,  maka  menggunakan FEM, sedangkan apabila keputusan gagal tolak H 0 maka menggunakan REM.
Uji  ini  bertujuan  untuk  melihat  apakah terdapat efek random di dalam panel data. Dalam uji hausman diperlukan asumsi bahwa banyaknya  kategori  dalam cross  section (individu)  harus  lebih  besar  dibandingkan jumlah variabel independen (termasuk konstanta)  dalam  model.  Pada  uji hausman diperlukan  estimasi  variansi cross  section yang positif,  yang  tidak  selalu  dapat  dipenuhi  oleh model. Apabila kondisi-kondisi seperti ini tidak terpenuhi  maka  hanya  dapat  digunakan  FEM (Rahmadeni dan Yonesta, 2017).

## Uji Lagrange Multiplier
Uji lagrange  multiplier (LM)  adalah  uji untuk  memilih  apakaah  model fixed  effect atau random  effect yang  paling  tepat  digunakan. Pengambilan keputusan dilakukan jika:
1. Nilai p value < batas kritis, maka tolak Ho atau  memilih random  effect dari  pada common effect .
2. Nilai p value > batas kritis, maka terima Ho atau memilih common effect dari pada
random effect (Akbar, 2021).

## 2.4 Uji Asumsi Model Data Panel Uji Normalitas
Uji normalitas adalah pengujian data untuk melihat  apakah  nilai  residual  terdistribusi normal  atau  tidak.  Data  yang  berdistribusi normal akan memperkecil kemungkinan terjadinya  bias.  Dalam  penelitian  ini,  untuk mengetahui kenormalan distribusi data menggunakan Kolmogorov Smirnov Test
melalui program SPSS.23 for windows . Apa bila nilai Asymp. Sig. suatu variabel lebih besar dari level of significant 5% (> 0.050) maka variabel tersebut  terdistribusi  normal,  sedangkan  jika nilai Asymp. Sig. suatu variabel lebih kecil dari level of significant 5% (< 0.050)  maka variabel tersebut  tidak  terdistribusi  dengan  normal (Apriyono et al, 2018).

## Uji Multikolonieritas
Uji  multikolinearitas  adalah  untuk  melihat ada  atau  tidaknya  korelasi  yang  tinggi  antara variabel-variabel  bebas  dalam  suatu  model regresi  linear  berganda.  Jika  ada  korelasi  yang tinggi  di  antara  variabel-variabel  bebasnya, maka  hubungan  antara  variabel  bebas  terhadap variabel  terikatnya  menjadi  terganggu.  Uji multikolinearitas dilihat dari nilai Tolerance dan VIF ( Variance Inflantion Factor ) serta 3 besaran korelasi antar variabel independen. Suatu model regresi  dikatakan  dapat  dikatakan  bebas multikolinearitas  jika  mempunyai  nilai  VIF tidak  lebih  dari    10  dan  mempunyai  angka tolerance tidak  kurang  dari  0,10,  (Setiawati, 2021).

## Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas adalah untuk melihat apakah  terdapat  ketidaksamaan  varian  dari residual satu ke pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi  yang memenuhi persyaratan adalah  dimana  terdapat  kesamaan  varian  dari residual  satu  pengamatan  ke  pengamatan  yang lain tetap atau disebut homoskedastisitas. Dalam penelitian ini akan digunakan metode Uji Glejser (Trisia, 2021).

## Uji Autokorelasi
Uji  autokolerasi  bertujuan  menguji  apakah dalam  model  regresi  linear  ada  kolerasi  antara kesalahan  pengganggu  pada  periode  t  dengan
kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya).  Jika  terjadi  autokolerasi  maka dinamakan  ada  problem  autokolerasi.  Pada penelitian  ini,  untuk  mengetahui  ada  atau tidaknya  autokorelasi  digunakan  uji Durbin Waston (DW) dengan kriteria sebagai berikut: 1. 0 < d < dl, berarti tidak ada autokorelasi positif dan keputusannya ditolak.
2. dl  ≤  d  ≤  du,  berarti  tidak  ada  autokorelasi positif dan keputusannya no desicison.
3. 4 – dl < d < 4, berarti tidak ada autokorelasi negatif dan keputusannya ditolak.
4. 4  –  du  ≤  d  ≤  4  –  dl,  berarti  tidak  ada autokorelasi  negatif  dan  keputusannya no desicison.
5. du < d < 4 – du, berarti tidak ada autokorelasi positif  atau  negatif  dan  keputusannya  tidak ditolak (Ayu wardani dan Isroah 2018).

## 2.5 Uji Signifikasi Parameter Uji Serentak (Uji F)
Uji  F  digunakan  untuk  menguji  signifikan tidaknya  pengaruh  variabel  bebas  secara simultan terhadap variabel terikat.  Merumuskan hipotesis.
H 0 :  Seluruh variabel bebas tidak berpengaruh signifikan secara simultan terhadap variabel terikat.
H 1 :  Seluruh  variabel  berpengaruh  signifikan secara simultan terhadap variabel terikat.
a. Menetapkan  besarnya  nilai level  of significance (r) yaitu sebesar 0,05.
b. Mengambil  Keputusan  (dengan  nilai signifikansi)
➢ Jika  nilai  signifikansi  >  dari  pada
0,05, maka H 0 diterima dan H 1 ditolak
➢ Jika  nilai  signifikansi  <  dari  pada 0,05, maka H 0 ditolak dan H 1 diterima (Hendri dan Setiawan 2017).

## Uji Parsial (Uji t)
Uji  t  dilakukan  untuk  mengetahui  variabel bebas  berpengaruh  terhadap  variabel  terikat  Y. Pengujian  dilakukan  untuk  melihat  keberartian dari  masing  masing  variabel  secara  terpisah terhadap variabel terikat. Uji t dilakukan dengan membandingkan  nilai    t  hitung  dengan    t  tabel dengan kriteria sebagai berikut:
1. Jika  thitung  >  t tabel dengan  tingkat signifikansi yaitu 5%, maka H 0 ditolak dan H a diterima  yang  berarti  bahwa  secara parsial variabel bebas X berpengaruh nyata terhadap variabel terikat Y.
2. Jika t hitung < t tabel dengan tingkat signifikansi 5%, maka H 0 diterima dan H a ditolak yang berarti bahwa secara parsial variabel bebas X tidak berpengaruh nyata terhadap variabel terikat Y.
Pengujian dilakukan dengan
membandingkan  nilai  t  yang  didapat  dari perhitungan dengan nilai t yang ada pada tabel dengan taraf  sebesar nk. n= Jumlah sampel k= jumlah variabel (Setiawati, 2021).

## Koefisien Determinasi
Koefisien  Determinasi  ( R² )  pada  intinya mengukur  seberapa  jauh  kemampuan  model dalam  menerangkan  variasi  variabel  dependen Nilai koefisien determinasi adalah antara 0 (nol) dan  1  (satu).  Semakin  tinggi  nilai R 2 ,  maka semakin baik modelnya (Widya, 2022).

## 3. METODOLOGI
Penulisan ini menggunakan metode penelitian Kuantitatif deskriptif dengan pendekatan  Analisis  Data  Sekunder.  Analisis Data Sekunder merupakan suatu metode dengan memanfaatkan  data  sekunder  sebagai  sumber data utama. Data sekunder yang dimaksud yaitu dengan menggunakan sebuah tehnik uji statistik yang  sesuai  dengan  menggunakan  data  yang sudah  matang  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik Kabupaten Lampung Timur.
Lokasi  Penelitian  di  Kecamatan  Mataram Baru  Kabupaten  Lampung  Timur  dengan mengambil data pada https://lampungtimurkab.bps.go.id . Penelitian ini dilaksanakan  di  Universitas  Nahdlatul  Ulama Lampung,  Fakultas  Sains  dan  teknologi  tahun 2022.  Data  ini  berbentuk  data time  series dan data cross  section untuk  mendeskripsikan  dan menguji  pengaruh  dari  variabel  bebas  (Y) terhadap  variabel  terikat  (X)  digunakan  data Fertilitas,  Mortalitas,  Migrasi  dan  Jumlah Penduduk periode tahun 2017-2020.
Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu regresi data panel. Penelitian ini bertujuan untuk
mengetahui seberapa besar pengaruh dari jumlah Penduduk  terhadap  fertilitas,  mortalitas  dan migrasi pada setiap desa di Kecamatan Mataram Baru. Adapun langkah-langkah dalam penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Mengumpulkan data pertumbuhan penduduk  terdapat  pada  web  resmi  Badan Pusat  Statistik  Kabupaten  Lampung  Timur pada Link https://lampungtimurkab.bps.go.id . 2. Melakukan analisis deskriptif yaitu dengan menggunakan Scatter Plot .
3. Melakukan  interprestasi  hasil  analisis deskriptif.
4. Melakukan  uji  spesifikasi  model  meliputi, Uji  Chow,  Uji  Hausman  dan  Uji  Lagrange multiplier pada data pertumbuhan penduduk.
5. Melakukan  uji  asumsi  pada  model  yang terpilih, meliputi Uji Normalitas, Multikolonieritas,  Heteroskedastisitas  dan
Uji  Autokorelasi  pada  data  pertumbuhan penduduk.
6. Melakukan  uji  signifikasi  parameter  yang meliputi  uji  serentak,  Uji  parsial,  dan  Uji Koefisien Determinasi pada data pertumbuhan penduduk.
7. Melakukan  interprestasi  regresi  data  panel pada data pertumbuhan penduduk.
8. Menarik kesimpulan

## 4.  HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisis Deskriptif
Tabel  1. Hasil Analisis Statistika Deskriptif
Fertilitas (Jiwa) Motalitas (Jiwa) Migrasi (Jiwa) Maximum 68.00000   24.00000   35.00000 Minimum 28.00000   4.000000   12.00000 Std. Dev. 9.333546   4.828268   6.186155 Observations 28 28 28
Dari  hasil  tabel  statistik  deskriptif      diatas, maka  peneliti  dapat  mengambil  kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil  pada  output  EViews  pada  Variabel Fertilitas  (X1)  menunjukkan  Variabel Fertilitas  (X1)  terkecil  (Minimum)  adalah sebesar 28 jiwa, dan nilai Variabel Fertilitas (X1)  yang  terbesar  (Maximum)  adalah sebesar  68  jiwa.  Dengan  jumlah  observasi sebanyak 28 data.
2. Hasil  pada  output  EViews  pada  Variabel Mortalitas  (X2)  menunjukkan  Variabel
Mortalitas  (X2)  terkecil  (Minimum)  adalah sebesar 4 jiwa, dan nilai Variabel Mortalitas (X2)  yang  terbesar  (Maximum)  adalah sebesar  24  jiwa.  Dengan  jumlah  observasi sebanyak 28 data.
3. Hasil  pada  output  EViews  pada  Variabel
Migrasi (X3) menunjukkan Variabel Migrasi  (X3)  terkecil  (Minimum)  adalah sebesar 12 jiwa, dan nilai Variabel Migrasi (X3)  yang  terbesar  (Maximum)  adalah sebesar  35  jiwa.  Dengan  jumlah  observasi sebanyak 28 data.

## 4.2 Uji Pemilihan Model

## 4.2.1 Uji Chow
Jika nilai probabilitas >0.05 maka H1 ditolak sehingga model terbaik untuk digunakan adalah Common Effect Model. Keputusan menggunakan model yang tepat dapat didasarkan pada hipotesis berikut:
H 0 : Common Effect Model H 1 : Fixed Effect Model Jika  nilai  probabilitasnya  <0.05  maka  H 1 diterima  sehingga  model  yang  terbaik  untuk digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Fixed Effect Model. Taraf signifikansi α = 5%
Tabel  2. Hasil Uji Chow Redundant Fixed Effects Tests
Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 442.693563  (6,18)  0.7208 Cross-section Chi-square 140.028542 6  0.0000
Berdasarkan  tabel  Uji  Chow  di  atas, probabilitas pada cross section F adalah 0.7208 menunjukkan  bahwa  angkanya  lebih  besar  dari 0.05,  sehingga  H0  diterima  dan  Ha  ditolak. Berarti  dapat  disimpulkan  bahwa  Common Effect Model lebih tepat untuk digunakan.

## 4.2.2 Uji Hausman
Hipotesis Uji Hausman adalah sebagai berikut:
H0 : Random Effect Model Ha : Fixed Effect Model.
Tabel  3. Hasil Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic  Chi-Sq. d.f.  Prob. Cross-section random 0.0000 3  1.0000
Berdasarkan  tabel  Uji  Hausman  di  atas, menunjukkan  bahwa  hasil  Uji  Hausman diperoleh dari probabilitas chiquare sebesar 1.00 menunjukkan  angka  tersebut  lebih  besar  dari 0.05 sehingga H0 diterima dan Ha ditolak. Oleh karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  random effect model lebih sesuai untuk digunakan. Dari hasil Uji Chow dan Uji Hausman tidak ada model yang  lebih  baik  untuk  digunakan  dalam  model regresi,  sehingga  akan  dilanjutkan  dengan  Uji Langrange Multiplier (LM).

## 4.2.3 Uji Langrange Multipler
Hipotesis yang digunakan untuk Uji Langrange Multiplier adalah :
H0 : Common Effect Model

## Ha : Random Effect Model
Tabel  4. Hasil Uji Langrange Multiplier (LM)
Lagrange multiplier (LM) test for panel data Method: Panel Least Squares Date: 09/11/22   Time: 16:23 Sample: 2017 2020 Periods included: 4 Cross-sections included: 7
Total panel (balanced) observations: 28 Null (no rand. effect) Alternative Cross- section One- sided Peri od One- sided
Both Breusch-Pagan 3.555015 2.592593 6.147608 (0.0594) (0.1074) (0.0132) X1 -1.885475 -1.610153 -2.471782 (0.9703) (0.9463) (0.9933) X2 -1.885475 -1.610153 -2.179968 (0.9703) (0.9463) (0.9854) X3 - - - - 0.000000 - - - - (0.7500)
Berdasarkan  tabel  di  atas,  dapat  diketahui bahwa  hasil Uji  Langrange  Multiplier (LM) diperoleh  dari  probabilitas  sebesar  0.0132 menunjukkan  angka  tersebut  lebih  kecil  dari 0.05, sehingga H0 ditolak dan Ha diterima. Oleh karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa Random Effect Model lebih sesuai untuk digunakan.

## 4.3 Uji Asumsi Klasik
4.3.1 Hasil Uji Normalitas
Jika nilai probabilitasnya lebih besar dari 5%, maka data dikatakan berdistribusi normal.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 -200 -150 -100 -50 0 50 100 150 200 250 Series: Standardized Residuals Sample 2017 2020 Observations 28 Mean 1.52e-14 Median -15.52740 Maximum 229.9483 Minimum -169.9322 Std. Dev. 95.86240 Skewness    0.420091 Kurtosis 2.747478 Jarque-Bera  0.897953 Probability 0.638281

## Gambar  1. Hasil Uji Normalitas
Berdasarkan  gambar  diatas  menunjukkan  nilai probability  Jarque  Bera  sebesar  0,168546  yang berarti lebih besar dari α (0,638381 > 0,05), hasil ini  menunjukkan  bahwa  data  berdistribusi normal  atau  dapat  dikatakan  telah  lulus  uji normalitas.
4.3.2 Hasil Uji Multikolinieritas
jika  lebih  besar  dari  0,8  maka  model penelitian tersebut terdapat masalah multikolinearitas. Sebaliknya jika nilainya lebih kecil  dari  0,8  maka  model  penelitian  ini  lolos masalah multikolinearitas.
Tabel  5. Hasil Uji Multikolinearitas Fertilitas (X1)  Mortalitas (X2)  Migrasi (X3) Fertilitas (X1) 1.000000000 0.455545 0.170146 Mortalitas (X2) 0.455545 1.000000000 0.259161 Migrasi (X3) 0.170146 0.259161 1.000000000
Berdasarkan  table  hasil  Uji  Multikolinieritas di  atas,  semua  Variabel  Fertilitas  (X1), Mortalitas  (X2)  dan  Migrasi  (X3)  terdapat hubungan antar variabel < 0.8 yang berarti tidak ada masalah multikolinieritas.

## 4.3.3 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Jika  nilai  signifikansi  >  0.05,  maka  dapat dikatakan tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.  Berikut  adalah  hasil  uji heteroskedastisitas dengan uji glejser:
Tabel  6. Hasil Uji Heteroskedastisitas Variable Probabilitas Fertilitas (X1) 0.6456 Mortalitas (X2) 0.3694 Migrasi (X3) 0.6754
Berdasarkan  tabel  di  atas  menunjukkan bahwa semua variabel independen memiliki nilai probabilitas signifikan diatas 0.05 yaitu Fertilitas (X1)  (0,6456),  Mortalitas  (X2)  (0,3694)  dan Migrasi  (X3)  (0,6754)  >  0.05.  Jadi  dapat disimpulkan  bahwa  model  regresi  tidak  terjadi masalah heteroskedatisitas.

## 4.3.4 Hasil Uji Autokorelasi
Hipotesis:
H 0 : Tidak terjadi heteroskedastisitas H 1 : Terjadi heteroskedastisitas
Tabel  7. Hasil Uji Autokorelasi
Weighted Statistics R-squared 0.461278     Mean dependent var 266.0133 Adjusted R- squared 0.393938     S.D. dependent var  240.7416 S.E. of regression  187.4173     Sum squared resid  843005.6 F-statistic 6.849972     Durbin-Watson stat  1.771350
Prob(F-statistic) 0.001706
Berdasarkan  tabel  output  “Uji  Autokorelasi” diatas  diketahui  nilai Durbin Watson adalah sebesar  1,771.  Membandingkan  nilai durbin watson pada signifikansi 5% dengan rumus (k;N) yang di hasilkan nilai dari tabel durbin watson dL 1.181  sebesar  dan  dU  sebesar  1.650.  Nilai Durbin Watson (d) sebesar 1.771  batas atas (dU) yakni 1.650 dan kurang dari (4du) 41.650  : 2.350 .  Maka  sebagaimana  dasar  pengambilan keputusan dalam uji durbin watson bahwa tidak terdapat masalah atau gejala autokorelasi.

## 4.4 Uji Signifikansi Parameter 4.4.1 Hasil Uji Parsial (T)
Uji t dilakukan dengan membandingkan nilai  t hitung  dengan    t  tabel  dengan  kriteria  sebagai berikut:
1) Jika thitung > t tabel dengan tingkat signifikansi yaitu  5%,  maka  H 0 ditolak  dan  H a diterima yang berarti bahwa secara parsial variabel be- bas  X  berpengaruh  nyata  terhadap  variabel terikat Y.
2) Jika  t hitung <  t tabel dengan  tingkat  signifikansi 5%,  maka  H 0 diterima  dan  H a ditolak  yang berarti bahwa secara parsial variabel bebas X tidak  berpengaruh  nyata  terhadap  variabel terikat Y.
Tabel  8. Hasil Uji Hipotesis (Uji t)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic  Prob. Fertilitas (X1)  0.519974 4.366756 7.264090  0.0013 Mortalitas (X2) 0.605675 10.11366 4.850542  0.0071
Migrasi (X3) 0.581933 5.410324 5.548527  0.0029
Konstanta (C)  4.182986 428.9991 9.750570  0.1835 Berdasarkan  langkah  langkah  dan  hasil  uji hipotesis  secara  parsial  pada  hasil  ouput  SPSS diatas  maka  hasil  pengujian  adalah  sebagai berikut :
1. Variabel Fertilitas (X1)
Berdasarkan  hasil  uji  parsial  (T)  variabel Fertilitas  (X 1 )  diperoleh  nilai  Sig  0.0013. nilai  sig  0.0013  <  0.050,  selanjutnya  nilai T hitung 7.264,  diketahui  nilai  T tabel 2.056 (melihat  T tabel ).  7.264  >  2.056  kemudian dapat  diputuskan  bahwa  Ha  mengalami Penolakan  dan  H0 diterima  yang  berarti bahwa  variabel  Fertilitas  (X 1 )  berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  variabel Jumlah  Penduduk  (Y)  yang  berarti  apabila variabel  Fertilitas  (X 1 )  meningkat  maka variabel  Jumlah  Penduduk  (Y)  juga  akan meningkat.
2. Variabel Mortalitas (X2)
Berdasarkan  hasil  uji  parsial  (T)  variabel Mortalitas  (X 2 )  diperoleh  nilai  Sig  0.0071. nilai  sig  0.0071  <  0.050,  selanjutnya  nilai T hitung 4.850,  diketahui  nilai  T tabel 2.056 (melihat  T tabel ).  4.850  >  2.056  kemudian dapat  dipu-tuskan  bahwa  Ha  mengalami Penolakan  dan  H0 diterima  yang  berarti bahwa  variabel  Mortalitas  (X 2 )  berpen- garuh  positif  dan  signifikan  terhadap variabel Jumlah Penduduk (Y)  yang berarti apabila  variabel  Mortalitas  (X 2 )  meningkat maka  variabel  Jumlah  Penduduk  (Y)  juga akan meningkat.
3. Variabel Migrasi (X3)
Berdasarkan  hasil  uji  parsial  (T)  variabel Migrasi (X 3 ) diperoleh nilai Sig 0.0029. nilai sig  0.0029  <  0.050,  selanjutnya  nilai  T hitung 5.548,  diketahui  nilai  T tabel 2.056  (melihat T tabel ).  5.548  >  2.056  kemudian  dapat diputuskan bahwa Ha  mengalami Penolakan dan H0 diterima yang berarti bahwa variabel Migrasi  (X 3 )  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap variabel Jumlah
Penduduk (Y)  yang berarti apabila variabel Migrasi  (X 3 )  meningkat  maka  variabel Jumlah Penduduk (Y) juga akan meningkat.
4.4.2 Hasil Uji Serentak (F) hipotesis.
H 0 : Seluruh variabel bebas tidak berpengaruh signifikan  secara  simultan  terhadap  variabel terikat.
H 1 :  Seluruh variabel  berpengaruh signifikan secara simultan terhadap variabel terikat.
a) Menetapkan  besarnya  nilai level  of significance (r) yaitu sebesar 0,05.
b) Mengambil  Keputusan  (dengan  nilai signifikansi)
➢ Jika  nilai  signifikansi  >  dari  pada  0,05, maka H 0 diterima dan H 1 ditolak ➢ Jika  nilai  signifikansi  <  daripada  0,05, maka H 0 ditolak dan H 1 diterima. Tabel  9. Hasil Uji F
Weighted Statistics
R-squared 0.461278     Mean dependent var  266.0133 Adjusted R- squared 0.393938     S.D. dependent var 240.7416 S.E. of regression 187.4173     Sum squared resid 843005.6 F-statistic 6.849972     Durbin-Watson stat 1.771350 Prob(F-statistic) 0.001706
Berdasarkan  langkah  langkah  dan  hasil  uji hipotesis  secara  simultan  (F)  pada  hasil  ouput diatas maka didapatkan hasil uji statistika adalah F hitung sebesar  6.849  sedangkan  Sig.  0.0017  dan F tabel sebesar  2.990.  Dikarenakan  nilai  F hitung > F tabel yaitu  sebesar  6.849  >  2.990  dan  nilai signifikansi  (Sig.)  0.0017  <  nilai  Probabilitas 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan  Ha  diterima.  Yang  artinya  bahwa  ada pengaruh  posistif  dan  signifikan  antar  Variabel Fertilitas  (X1),  Variabel  Mortalitas  (X2)  dan Variabel Migrasi (X3) terhadap Variabel Jumlah Penduduk (Y).

## 4.4.3 Uji Koefisien Determinasi (R²)
Koefisien  Determinasi ( R² )  pada  intinya mengukur  seberapa  jauh  kemampuan  model dalam  menerangkan  variasi  variabel  dependen Nilai koefisien determinasi adalah antara 0 (nol) dan  1  (satu).  Semakin  tinggi  nilai R 2 ,  maka semakin baik modelnya
Tabel  10. Hasil Uji Koefisien Determinasi (R²) Weighted Statistics R-squared 0.461278     Mean dependent var 266.0133 Adjusted R- squared 0.393938     S.D. dependent var 240.7416 S.E. of regression 187.4173     Sum squared resid 843005.6 F-statistic 6.849972     Durbin-Watson stat 1.771350 Prob(F-statistic) 0.001706
Berdasarkan  tabel  diatas,  dapat  dilihat bahwa  nilai  R²  sebesar  0.461278.  Artinya, kemampuan variabel independen dalam penelitian  ini  yaitu  Variabel  Fertilitas  (X1), Variabel  Mortalitas  (X2)  dan  Variabel  Migrasi (X3) dapat menjelaskan variabel dependen yaitu
Variabel Jumlah Penduduk (Y) 46.1% sedangkan sisanya  (100%-46.1%),  53.9%  dijelaskan  oleh variabel lain diluar model.

## 4.5 Intrepetasi Regresi Data Panel
Hasil  analisis  Uji  Chow  dan  Uji  Hausman menghasilkan model terbaik untuk pertumbuhan data penduduk Kecamatan Mataram Baru beserta faktornya adalah model Random Effect dibanding  dua  model lain  yaitu Common  Effect dan Fixed  Effect .  Dengan  model  tertulis  pada persamaan berikut :
Y  =  4.18986  +  0.519974  X1  +  0.605675  X2  + 0.581933 X3
Pada pengujian asumsi model terpilih, melalui beberapa  uji  data  memenuhi  asumsi  linieritas. Data berdistribusi normal, tidak terjadi autokorelasi,  multikolieritas,  dan  data  yang digunakan  merupakan  homokedastisitas  yaitu varian  residual  bersifat  konstan.  Pemenuhan asumsi  klasik  pada  model  menunjukkan  bahwa model  terbentuk  memenuhi  syarat Best  Linier Unbias  Estimator (BLUE).  Sehingga  model dapat menghasilkan nilai estimasi yang baik.
Dari  pemodelan  menggunakan  pendekatan Random  Effect dilakukan  Uji  F.  Dari  Uji  F diketahui  bahwa  variabel  Fertilitas,  Mortalitas dan Migrasi secara bersama sama mempengaruhi jumlah  penduduk  di  Kecamatan  Mataram  Baru dengan  sumbangan  pengaruh  sebesar  46.1% sementara  sisanya  53.9%  dipengaruhi  oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

## 4.5.1 Fertilitas terhadap Jumlah Penduduk
Hasil  dari  penelitian  ini  mengidentifikasikan bahwa variable Fertilitas memiliki arah hubungan yang positif terhadap variabel Jumlah Penduduk.  Probabilitas  hasil  uji  parsial  (T) variabel Fertilitas diperoleh nilai Sig 0.000. nilai sig  0.0013  <  0.050,  yang  berarti  Fertilitas berdampak  positif  dan  berdampak  signifikan terhadap Jumlah Penduduk.

## 4.5.2 Mortalitas terhadap Jumlah Penduduk
Hasil dari penelitian ini mengidentifikasikan bahwa  variabel  Mortalitas  memiliki  arah hubungan yang positif terhadap variabel Jumlah
Penduduk.  Probabilitas  hasil  uji  parsial  (T) variabel  Mortalitas  diperoleh  nilai  Sig  0.000. nilai sig 0.0071 < 0.050, yang berarti Mortalitas berdampak  positif  dan  berdampak  signifikan terhadap Jumlah Penduduk.

## 4.5.3 Migrasi terhadap Jumlah Penduduk
Hasil dari penelitian ini mengidentifikasikan bahwa variabel Migrasi memiliki arah hubungan yang positif terhadap variabel Jumlah Penduduk. Probabilitas hasil uji parsial (T) variabel Migrasi diperoleh  nilai  Sig  0.000.  nilai  sig  0.0029  < 0.050,  yang  berarti  Migrasi  berdampak  positif dan  berdampak  signifikan  terhadap  Jumlah Penduduk.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  analisis  Uji  pertumbuhan  data penduduk    terhadap  fertilitas,  mortalitas  dan migrasi di Kecamatan Mataram Baru menghasilkan hasil sebagai berikut : 1. Analisis
deskriptif terhadap data pertumbuhan penduduk fertilitas, mortalitas dan  migrasi  menggunakan  aplikasi Eviews mengahasilkan  nilai    minimum  secara berturut-turut  yaitu  28  jiwa,  4  jiwa  dan  12 jiwa. Untuk nilai maksimum secara berturut yaitu 68 jiwa, 24 jiwa dan  35 jiwa. Dengan jumlah observasi sebanyak 28 data.
2. Model regresi data panel yang
mempengaruhi pertumbuhan penduduk fertilitas, mortalitas dan migrasi
menghasilkan model terbaik untuk pertumbuhan  data  penduduk  Kecamatan Mataram  Baru  beserta  faktornya  adalah model Random Effect dibanding dua model lain yaitu Common Effect dan Fixed Effect . Pada  pengujian  asumsi  model  terpilih, melalui beberapa uji data memenuhi asumsi linieritas .  Data  berdistribusi  normal,  tidak terjadi autokorelasi, multikolieritas, dan data yang digunakan
merupakan homokedastisitas  yaitu  varian  residual bersifat  konstan.  Pemenuhan  asumsi  klasik pada  model  menunjukkan  bahwa  model terbentuk  memenuhi  syarat Best  Linier Unbias Estimator (BLUE). Sehingga model dapat menghasilkan nilai estimasi yang baik. Dari  pemodelan  menggunakan  pendekatan Random  Effect dilakukan  Uji  F.  Dari  Uji  F
diketahui bahwa variabel Fertilitas, Mortalitas dan Migrasi secara Bersama sama mempengaruhi jumlah penduduk di
Kecamatan Mataram Baru dengan sumbangan pengaruh sebesar 46.1%
sementara  sisanya  53.9%  dipengaruhi  oleh variabel lain.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Apriyono, Ari, Abdullah Taman. 2018. “Analisis  Indonesia  Overreaction  Pada Saham  Perusahaan  Manufaktur  Di Bursa Efek” Ii: 76–96.
[2] Arum,  Prizka  Rismawati,  M  Al  Haris. 2019.  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Jumlah  Penduduk  Di Kota  Semarang  Menggunakan  Metode
Regresi Data Panel” 12 (2): 1–6. [3] Ayuwardani,  Rizky  Primadita,  dan Isroah Isroah. 2018. “Pengaruh Informasi Keuangan Dan Non Keuangan Terhadap Underpricing
Harga  Saham  Pada  Perusahaan  Yang Melakukan  Initial  Public  Offering (Studi  Empiris  Perusahaan  Go  Public Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2015).”
[4] Alan  Prahutama,  dan  Moch  Abdul Mukid.  2017.  “Analisis  Faktor-Faktor Yang  Mempengaruhi  Angka  Kematian Bayi  Di  Jawa  Tengah  Menggunakan Regresi  Generalized  Poisson  Dan Binomial Negatif 1” 5 (2).
[5] Amaliah.  2020.  “Regresi  Data  Panel Dengan  Pendekatan  Common  Effect Model  (  Cem  ),  Fixed  Effect  Model  ( Fem ) Dan Random Effect Model ( Rem )” 1 (2): 106–15.
[6] Apriliany.  2022.  “Analisis  Pengaruh Pengeluaran  Pemerintah  Daerah  Atas Infrastruktur, Pendidikan, Dan Kesehatan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi  Pada  Kabupaten/Kota  Di Provinsi  Sulawesi  Utara  Volume  22 No.2 Maret Tahun 2022” 22 (2): 101–9.
[7] Budyandra.  2017.  “Determinant  Status
Migrasi  Penduduk  Di  Provinsi  Jawa Barat Tahun 2015 Menggunakan Regresi Logistik Multilevel” 16 (2): 47–
60.
[8] Hendri,  dan  Roy  Setiawan.  2017. “Pengaruh  Motivasi  Dan  Kompensasi Terhadap  Kinerja  Karyawan  Di  Pt. Samudra  Bahari  Utama.” Agora 5  (1):
1–8.
[9] Hidayatul.  2017.  “Hubungan  Antara Fertilitas,  Mortalitas,  Dan  Migrasi Dengan  Laju Pertumbuhan Penduduk,”
No. 2: 2–9.
[10] Monanisa.  2017.  “Analisis  Penyebab Tingginya Jumlah Penduduk Di Kecamatan  Seberang  Ulu  1  Kota
Palembang  Provinsi  Sumatra  Selatan.”
2 (1): 15–24.
[11] Rahmadeni,  dan  Eka  Yonesta.  2017. “Analisis  Regresi  Data  Panel  Pada Pemodelan  Produksi  Panen  Kelapa Sawit Di Kebun Sawit Plasma
Kampung  Buatan  Baru.” Jurnal  Sains Matematika Dan Statistika 2 (I): 1–12.
[12] Setiawati.  2021.  “Analisis  Pengaruh Kebijakan  Deviden  Terhadap  Nilai Perusahaan Terhadap Perusahaan Farmasi” 1 (8). [13] Trisia.  2021.  “Analisis  Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Dan Pertumbuhan Penduduk Terhadap Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Di Kabupaten/Kota Provinsi Sumatra
Selatan.”
[14] Widya.  2021.  “Analisis  Faktor-Faktor Yang  Mempengaruhi  Gini  Ratio  Di Provinsi  Papua  Dengan  Model  Spasial Data Panel” Vol. 03, No. 2.